Более 250 человек в Тюменском и Московском центрах разработки принимают активное участие в проектах компании, направленных на разработку наших внутренних ERP систем, приложений, интернет-магазинов. Ищем специалиста Data Science и Machine Learning для решения задач в области DIY ритейла, е-commerce для крупной компании с развитой сетью филиалов.
Чем предстоит заниматься:
Извлечение сырых данных, написание запросов к разнородным СУБД;
обработка данных – очистка, обогащение, проверка качества;
построение моделей машинного обучения (прогноз, классификация, кластеризация и т.п.);
внедрение построенных моделей в виде интеллектуального компонента для микросервисов, выполняющих бизнес-задачи;
выявление закономерностей в данных и описание их в виде аналитических отчетов;
проверка гипотез от бизнеса на данных;
презентация результатов работы бизнесу.
Что мы предлагаем:
Официальное трудоустройство с первого рабочего дня;
официальная заработная плата, уровень обсуждается на собеседовании;
система наставничества и обучения на период испытательного срока (3 месяца);
комфортный офис в центре города (после испытательного срока гибридный формат работы);
возможность посещать конференции, митапы и другие мероприятия за счет компании.
Что для нас важно:
Высшее техническое/экономическое образование;
знание математической статистики, теории вероятностей, основ математического анализа и векторной алгебры;
знание одного из языков программирования–Python, SAS Base;
знание SQL;
знание основных моделей машинного обучения (для прогнозирования, классификации, кластеризации);
опыт работы в данной сфере - 1 год и более.
Будет плюсом:
Опыт работы с логистическими задачами (оптимальная доставка и тп)
знание нейросетевых моделей и фреймворков (для работы с текстовыми данными, изображениями, видео, аудио)
наличие выполненных проектов по машинному обучению (проекты на гитхабе, аккаунт в kaggle, научные или популярные публикации, участие в других конкурсах)
наличие сертификатов, подтверждающих навыки работы в SAS Viya либо в SAS Enterprise Miner
наличие сертификатов о прохождении обучения
Стек используемых технологий: SQL, SAS Base/CASL, Python (numpy, pandas, sklearn, matplotlib/seaborn, nltk, keras/pytorch/tensorflow), SAS Viya, SAS Enterprise Miner, алгоритмы машинного обучения